childopts不生效，关键日志如下： [main] INFO b.s.StormSubmitter - Uploading topology jar /opt/jar/example.jar to assigned location: /srv/BigData/streaming/stormdir/nim

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Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 打包业务的目的，是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。

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导出本地jar包，请参见打包Strom样例工程应用。 将1中导出的本地Jar包，4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Strom应用业务。 执行命令提交拓扑。 storm jar /opt/jartarget/source.jar com

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用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x.x.x.jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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og-core-1.3.0.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-metastore-1.3.0.jar,$HIVE_HOME/lib/hive-exec-1.3.0.jar,$HCAT_HOME/lib/libfb303-0.9.3.jar,$HCAT_HOME/lib/slf4j-api-1

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~[fabric-sdk-java-1.4.1-jar-with-dependencies.jar:na] at io.grpc.Metadata$Key.<init>(Metadata.java:638) ~[fabric-sdk-java-1.4.1-jar-with-dependencies.jar:na] at

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以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。 操作步骤 导出Jar包。 右击样例工程，选择导出。 图1 导出Jar包 选择JAR file，单击“Next”。 图2 选择JAR file

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IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。 前提条件 已执行打包Storm样例工程应用。 操作步骤 将从IntelliJ IDEA打包出来的jar包放入指定文件夹（例如“D:\source”）。

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图1 修改配置文件1 后端包的配置与修改共4个后端jar 服务器 包。 sx-credit-monitor-msvs.jar tsgz-gate-msvs.jar tsgz-reg-msvs.jar yunpi-epc-svr.jar 通过修改四个包的配置文件如：vim application-xyjc

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IDEA中导出的jar包复制到Linux客户端指定目录（例如“/opt/jarsource”）。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的配置文件请参考相关开发指引，获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的jar包请参考相关开发指引，获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。

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如下： yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。

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如下： yarn jar <jar> [mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。

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file，单击“Next”。 图2 选择JAR file 勾选“src”和“conf”目录，导出Jar包到指定位置。单击两次“Next”。 图3 选择导出路径 单击“Finish”，完成导出Jar包。 执行Jar包。 在Linux客户端下执行Jar包的时候，先将应用开发环境中生成的Jar包拷贝上传至客户

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S工具：下载地址。 下载OBSA-HDFS工具的jar包（如hadoop-huaweicloud-3.1.1-hw-53.8.jar）到/mnt/obsjar目录。 hadoop-huaweicloud-x.x.x-hw-y.jar包含义：前三位x.x.x为配套hadoop版本号

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ore-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-metastore-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/hive-standalone-metastore-XXX.jar,$HIVE_HOME/lib/hive-exec-XXX.jar,$HCAT_HOME/lib/libfb303-XXX

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文件名作为参数。 获取相关jar包。获取方式如下： 在安装好的HBase客户端目录下找到目录HBase/hbase/lib，获取如下jar包： hbase-*.jar hadoop-*.jar jackson-core-asl-<version>.jar jackson-mapper-asl-<version>

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用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，例如--jars /kafkadir/kafka-clients-x.x.x.jar,/kafkadir/kafka_2.11-x.x.x.jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class

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source的安装目录）。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包： zip -qDj spark-archive-2x-x86

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source的安装目录）。 准备好自己的jar包，例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包： zip -qDj spark-archive-2x-x86

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} 导出Jar包并上传到Linux环境。 参考打包Strom样例工程应用执行打包，并将jar包命名为“example.jar”。 将导出的Jar包复制到Linux环境的“/opt/test/lib”目录下。 切换到“/opt/test”，执行以下命令，运行Jar包。 java

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